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公开(公告)号：CN113856414A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111184189.0
申请日：2021-10-12
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明属于肉羊养殖技术领域，具体涉及一种肉羊养殖环境调控装置及系统，包括支撑架，支撑架设有横筒，横筒内部左侧转动连接有转筒，转筒两端呈向圆心收拢的漏斗状，转筒内壁固定连接有螺旋桨板，螺旋桨板从右侧观察其螺旋方向为逆时针方向，转筒左端密封转动连接有L形管，L形管与横筒固定连接，转筒右侧设有固定连接在横筒内侧的抽风扇，横筒一侧固定连接有驱动转筒转动的驱动机构，横筒右侧下端设有收集机构，横筒右端通过封盖连接有若干个气管，本发明能够自动对养殖大棚内的氨气进行进行自动清除，该清除方式不受天气影响，清除效果较好。
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公开(公告)号：CN113341809A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110637481.7
申请日：2021-06-08
Applicant: 仲恺农业工程学院 , 广州偕农智慧农业科技有限公司
IPC: G05B19/042 , A01K45/00
Abstract: 本发明公开了一种乳鸽孵化信息采集系统及采集方法，该采集方法包括以下步骤：S1:通过多个采集控制器分别对多个鸽笼中的乳鸽孵化情况进行采集，并将采集的乳鸽孵化信息传输至服务器；S2:所述服务器根据接收的乳鸽孵化信息下发下一步的操作指令至采集控制器；S3:所述采集控制器根据接收的操作指令进行下一步的乳鸽孵化情况信息采集，并将采集的乳鸽孵化信息传输至服务器，以此循环，直至乳鸽出栏。本发明可实现乳鸽孵化信息的采集，采集效率高，采集过程中不会出现漏记、错记等采集错误。
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公开(公告)号：CN111899234A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010703297.3
申请日：2020-07-21
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明涉及软件系统领域，具体涉及一种基于大数据挖掘的柑橘病虫害疫情智能推送系统，包括移动前端及移动后端，移动前端采集柑橘生长图像数据通过无线网络传输图像数据至移动后端进行数据分析，数据分析经过系列分析步骤后形成分析结果并智能推送柑橘生长情况及治理方案，分析结果包括疑似结果、专家意见及治理方案，移动前端为智能无线联网的手机或摄像头，后端为具有云服务器的PC端或APP端，其包括：图像接收过滤模块、网络传输模块、GPS定位模块、智能数据比对模块、专家在线分析模块、分析反馈方案模块，打破种植者与专家之间的障碍，使种植者可以轻松，快速地确定柑橘类疾病的类型以及柑橘类疾病的治疗方法。
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公开(公告)号：CN108522358B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201810192348.3
申请日：2018-03-09
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的水禽优质品种繁育智能决策方法及系统，包括监控电脑，该监控电脑连接有至少一个孵化箱；在孵化箱内设置有隔板，在隔板上设置有孵化器，孵化器的底部设置有重量传感器；孵化器的顶部设置有重量警示灯；孵化箱设置有加热系统，加热系统包括设置于孵化箱底部的加热管，加热管经热风电磁阀连接有热风机；孵化箱内还设置有温度传感器；孵化箱的外壁固设有控制箱，所述控制箱内设置有微处理器，重量传感器、重量警示灯、热风电磁阀、温度传感器均与微处理器连接；微处理器还连接有第一WIFI模块，微处理器通过第一WIFI模块无线连接监控电脑。本发明能够帮助养殖户选择优良的水禽种蛋，提高水禽种蛋的孵化率。
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公开(公告)号：CN111431981A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010189448.8
申请日：2020-03-18
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 一种基于物联网的柑橘果园环境监控系统，其特征在于：包括服务器端，监测模块、控制模块、喷药机构、图像采集模块、通信模块、浇灌机构和灭虫模块；所述监测模块与所述控制模块的监控端口组相连；所述图像采集模块通过图像处理模块处理后，传入到控制模块中；所述控制模块的通信端口通信模块与所述服务器端的第一通信端口相连；所述控制模块的控制端口组分别与喷药机构、浇灌机构和灭虫模块相连；所述服务器端的数据端口组分别与标准数据库和日志数据库相连；设置有监控模块，该监测模块包括温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器和CO2浓度传感器，通过对果树成长环境进行数值监控，使得果树成长环境保持在最合适的环境，避免了凭借经验难以复制的问题，解决了差异问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110837863A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911078645.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06K9/62 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开本发明一种基于正交鲁棒NMF的图节点聚类方法的流程图，其过程简化为：步骤一、形式化表示图数据为G＝(V,E)；步骤二、构建图数据邻接矩阵A；步骤三、基于正交鲁棒非负矩阵分解构建图节点聚类模型；步骤四、求解图节点聚类模型获得W和H矩阵；步骤五、根据矩阵H获得图节点聚类结果。本发明对节点聚簇指示矩阵施加正交约束可以进一步提高该矩阵的稀疏性并让节点聚簇归属关系更加清晰，同时通过采用L2,1范数设计目标函数提高聚类模型应对噪声的鲁棒性，从而最终可以提高图节点的聚类质量。此外，通过将正交约束转为聚类模型的正则项，并引入拉格朗日乘数法大大简化了模型的求解过程。
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公开(公告)号：CN109741139A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811644476.3
申请日：2018-12-29
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析与挖掘的对虾产品实时信息主动推送系统，包括交易控制器，交易控制器上连接有对虾虾农用户和对虾购买用户；交易控制器上设置有交易模块和对虾产品实时信息推送模块，在交易控制器上连接有对虾养虾池单元，该对虾养虾池单元与对虾虾农用户一一对应；交易模块用于接收销售请求和购买请求；并用于进行交易操作；对虾产品实时信息推送模块用于获取网箱对虾出售信息以及封箱对虾出售信息；并根据对虾购买用户发出的预定请求和购买请求向对虾购买用户推送对应的对虾出售信息；交易控制器上连接有交易数据库。有益效果：售卖和购买消息双向智能推送，增强对虾养殖体验。
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公开(公告)号：CN109429824A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811354220.9
申请日：2018-11-14
Applicant: 仲恺农业工程学院 , 广州唐发信息科技有限公司
IPC: A01G9/24
CPC classification number: A01G9/246
Abstract: 本发明公开了一种设施蔬菜物理空间局部智能降温装置及基降温方法，包括竖直设置的支架，支架中部形成容纳设施蔬菜的物理空间，物理空间设置有局部降温装置，局部降温装置包括设置在支架顶部的透明水槽，还包括水泵以及地埋的降温水池，水泵抽取降温水池中的冷水通过水槽注水管注入透明水槽内，透明水槽的底部边缘开设有水槽淋水孔组，水槽淋水孔组的下方设置有回水槽；从水槽淋水孔组中滴落的冷水形成第一冷水帘遮住支架开放的侧面。回水槽的外壁安装有淋水管；淋水管的管身内侧设置有喷淋孔组，从喷淋孔组喷出的冷水形成第二冷水帘，本发明利用地表之下的低温天然效应，通过水流进行热交换，形成蔬菜局部小气候环境。
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公开(公告)号：CN107609718A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710968743.1
申请日：2017-10-18
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明提出一种养殖水体中溶解氧的预测方法及系统，该方法包括：对在线采集的养殖水质数据进行归一化预处理；然后通过深度信念网络模型的函数表达能力，提取养殖水质因子的内在特征向量，将得到的特征向量作为训练和测试集训练和优化DBN网络顶层连接的最小二乘支持向量回归机参数，以最优参数组合构建基于DBN-LSSVR的养殖水体溶解氧预测模型。相较于现有的预测模型，本实施例提出的预设模块的预测结果与实际养殖水体溶解氧时间序列数据偏差相对于现有的预测模型，数据偏差更小，在预测精度方面，预测的精度更高，能更好地反映了养殖水体溶解氧非线性变化规律，可为养殖的水质精准调控管理提供更有力的决策支持，是一种更有效的养殖溶解氧预测方法。
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公开(公告)号：CN119880874A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510076182.9
申请日：2025-01-17
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G01N21/65 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/2135 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N33/12
Abstract: 为解决现有鱼肉脆度预测模型的参数不够充分，致使其得到的预测结果不够精确的问题，本发明的一种罗非鱼鱼肉脆度预测方法包括：对罗非鱼鱼肉设置脆化阶段，根据脆化阶段分别采取样本，并设置伴随标记；检测样本并生成拉曼光谱和波段为400nm～3000nm的可见近红外光谱，匹配对应的可见近红外光谱和拉曼光谱并进行数据融合，生成融合光谱；采用质构仪处理样本，得到对应的质构数据；对样本对应的融合光谱提取特征波段；根据伴随标记匹配特征波段和质构数据，并建立映射关系，汇总后得到脆度预测模型，获取不同脆化阶段的罗非鱼鱼肉的脆度预测值。上述多源数据和时间参数的融合提高了脆度预测模型参数信息的丰富性和预测结果的准确性。
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